%0 Journal Article
%T 基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应
%A 刘丽琴
%A 张学良
%A 谢黎明
%A 李明磊
%A 温淑花
%A 卢青波
%J 农业机械学报
%P 189-194
%D 2010
%X 为了增加Pareto集的多样性，提高多目标优化的全局寻优能力，提出了一种基于动态聚集距离的多目标粒子群算法(DCD-MOPSO)。该算法利用改进的快速排序方法来减少计算量，采用动态变化的惯性权重和加速因子以增强算法的全局寻优能力，并基于动态聚集距离对外部集进行维护以增加Pareto集的多样性。通过典型测试函数的仿真实验和应用实例对DCD-MOPSO算法性能进行了分析，并与多目标优化算法MOPSO和NSGA-Ⅱ进行了比较。结果表明，DCD-MOPSO算法收敛速度较快，且得到的Pareto集分布均匀。
%K 粒子群算法
%K 多目标优化
%K 改进的快速排序法
%K 动态聚集距离
%K Pareto集
%U http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20100339&flag=1